想亲手体验生成式AI的魅力吗？本教程将引导你利用Amazon Bedrock和LangChain构建你的第一个问答机器人，无需任何AI专业知识，只需巧妙地编排现有工具即可。让我们一起步入GenAI的世界！
为什么选择问答机器人作为你的第一个AI项目？
如果你刚踏入生成式AI的世界，构建一个问答机器人 (Q&A bot) 绝对是完美的入门选择。它既简单又强大，而且能让你在无需训练自有模型的情况下，有效地组合各种AI工具。想象一下，只需要几个简单的步骤，你就可以拥有一个可以回答任何基于你提供的文本的问题的智能助手，例如公司政策、产品手册，甚至你的简历。相比于其他复杂的AI项目，例如图像识别或者情感分析，问答机器人更容易理解和上手，可以让你快速建立对生成式AI的信心。例如，假设你想要搭建一个能够回答用户关于公司内部文档的疑问的机器人，传统的做法可能需要花费大量时间训练模型、处理数据、进行调优等。但是，通过利用Amazon Bedrock和LangChain，你可以在数小时甚至数分钟内完成搭建，并将精力集中于提升机器人回答的准确性和效率上。
Amazon Bedrock：基座模型的强大后盾
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，能够让你轻松使用来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的各种强大的基座模型 (Foundation Models)。它消除了你管理底层基础设施的复杂性，让你专注于构建应用程序。这意味着你无需担心服务器的配置、模型的部署和维护，就可以直接调用这些预训练好的模型，例如文本生成、图像生成、语音识别等。例如，你可以选择Anthropic的Claude模型进行文本生成，或者选择Stability AI的Stable Diffusion模型进行图像生成，而这一切都可以在Amazon Bedrock的平台上轻松实现。相比于从头开始训练一个模型，使用Amazon Bedrock可以大幅缩短开发周期、降低成本，并让你专注于业务逻辑的实现。
LangChain：连接AI模型与数据的桥梁
LangChain 是一个强大的框架，它可以帮助你将 AI 模型与数据和逻辑连接起来，从而构建更复杂的应用程序。它提供了一系列模块化的组件，例如文本分割器、向量存储、检索器等，可以让你轻松地处理数据、构建索引、检索信息，并将其与 AI 模型相结合。LangChain 的强大之处在于它的灵活性和可扩展性，你可以根据自己的需求选择不同的组件，并将其组合在一起。例如，你可以使用 DocumentLoaders 从不同的数据源加载文档，然后使用 TextSplitters 将文档分割成更小的块，再使用 Embeddings 将文本块转换成向量表示，最后使用 Vectorstores 将向量存储起来，以便进行快速检索。这使得构建复杂的 AI 应用程序变得更加容易，而无需编写大量的代码。例如，你可以使用LangChain将Amazon Bedrock中的文本生成模型与你自己的知识库连接起来，构建一个可以回答特定领域问题的智能助手。
如何摄取和处理数据以构建问答系统
数据是问答机器人的基石。如何有效地摄取和处理数据是构建成功问答系统的关键。首先，你需要确定你的数据来源，例如文本文件、PDF文档、网页内容等。接下来，你需要使用适当的工具将数据加载到你的应用程序中。LangChain提供了各种 DocumentLoaders，可以让你轻松地从不同的数据源加载文档。例如，你可以使用 TextLoader 加载文本文件，使用 PDFLoader 加载PDF文档，使用 WebBaseLoader 加载网页内容。
加载数据后，你需要将其分割成更小的块。这是因为 AI 模型通常有输入长度的限制，无法处理大型文档。LangChain 提供了各种 TextSplitters，可以让你将文本分割成更小的块。例如，你可以使用 CharacterTextSplitter 按照字符数量分割文本，使用 RecursiveCharacterTextSplitter 递归地按照字符数量和分隔符分割文本。分割文本时，你需要考虑如何保留文本的语义信息，避免将相关的句子分割开来。
分割文本后，你需要将其转换成向量表示。这是因为 AI 模型只能处理数字数据，无法直接处理文本数据。LangChain 提供了各种 Embeddings，可以让你将文本转换成向量表示。例如，你可以使用 OpenAI 的 embeddings 模型，也可以使用Amazon Bedrock 中的 embeddings 模型。 embeddings 模型会将文本转换成一个高维向量，其中向量的每个维度都代表文本的某个语义特征。
最后，你需要将向量存储起来，以便进行快速检索。LangChain 提供了各种 Vectorstores，可以让你将向量存储起来。例如，你可以使用 FAISS, Chroma, Pinecone 等向量数据库。向量数据库可以让你快速地找到与查询向量最相似的向量，从而找到与查询最相关的文本块。例如，当你输入一个问题时，系统会将问题转换成向量表示，然后在向量数据库中找到与问题向量最相似的文本块，这些文本块就是与问题相关的文档片段。
实战案例：构建一个基于公司政策的问答机器人
让我们通过一个实际案例来演示如何使用Amazon Bedrock和LangChain构建一个基于公司政策的问答机器人。
- 数据准备: 首先，你需要收集公司政策文档，并将其保存为文本文件或PDF文档。
- 数据加载和处理: 使用LangChain的
DocumentLoaders加载公司政策文档，例如使用TextLoader加载文本文件。然后，使用RecursiveCharacterTextSplitter将文档分割成更小的块，例如每个块包含500个字符。接下来，使用Amazon Bedrock提供的embeddings模型将文本块转换成向量表示。 - 向量存储: 使用 FAISS 向量数据库将向量存储起来。
- 问答逻辑: 当用户输入一个问题时，使用与上面相同的embeddings模型将问题转换成向量表示。然后，使用 FAISS 向量数据库找到与问题向量最相似的文本块。将这些文本块作为上下文传递给Amazon Bedrock中的文本生成模型，例如 Anthropic 的 Claude 模型。
- 生成答案: Claude 模型会根据上下文生成答案，并将答案返回给用户。
通过以上步骤，你就可以构建一个可以回答用户关于公司政策的问答机器人。你可以根据自己的需求调整文本分割的参数、选择不同的embeddings模型和文本生成模型，以获得最佳的问答效果。例如，如果你的公司政策文档包含大量的技术术语，你可以选择一个更专业的embeddings模型，例如 SciBERT。如果你的用户对答案的准确性要求很高，你可以选择一个更强大的文本生成模型，例如 GPT-4。
总结：开启你的AI之旅
使用Amazon Bedrock和LangChain构建问答机器人是一个极佳的入门项目，它可以让你快速了解生成式AI的核心概念和技术。通过这个项目，你不仅可以学习如何使用Amazon Bedrock和LangChain，还可以培养解决问题的能力，并为未来的AI项目打下坚实的基础。现在，就行动起来，开启你的AI之旅吧！掌握了LangChain和Amazon Bedrock的强大功能，你就可以轻松应对各种AI挑战，构建出更智能、更强大的应用程序。无论你是想构建一个智能客服、一个知识库问答系统，还是一个个性化推荐引擎，Amazon Bedrock和LangChain都是你不可或缺的工具。